CD19 & CD22 双特异性 CAR T 细胞治疗复发/难治性 B 细胞血液肿瘤
源站描述指出，自 2010 年以来 CAR-T 疗法在肿瘤治疗中表现良好，并在血液肿瘤中取得积极临床疗效；CD19 & CD22 双靶点 CAR-T 采用 4-1BB 共刺激域和串联结构序列的抗原识别区，可由单一结构识别 CD22 或 CD19，从而具备单靶点 CAR-T 所没有的优势，降低靶点丢失
基本信息
资源简介
CD19 & CD22 双特异性 CAR T 细胞治疗复发/难治性 B 细胞血液肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 CD19 & CD22 双特异性 CAR T 细胞治疗复发/难治性 B 细胞血液肿瘤，涵盖 B-Cell Lymphoblastic Leukemia/Lymphoma。源站描述指出，自 2010 年以来 CAR-T 疗法在肿瘤治疗中表现良好，并在血液肿瘤中取得积极临床疗效；CD19 & CD22 双靶点 CAR-T 采用 4-1BB 共刺激域和串联结构序列的抗原识别区，可由单一结构识别 CD22 或 CD19，从而具备单靶点 CAR-T 所没有的优势，降低靶点丢失的可能性，并经过结构优化以提升治疗 B 细胞来源血液肿瘤的安全性（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: B-Cell Lymphoblastic Leukemia/Lymphoma。自 2010 年以来，CAR-T（嵌合抗原受体 T 细胞）疗法在肿瘤治疗中显示出良好效果，并在血液肿瘤中取得了积极的临床治疗效果。CD19 & CD22 双靶点 CAR-T 的结构设计包含 4-1BB 共刺激域和具有串联结构序列的抗原识别区，以通过单一结构识别 CD22 或 CD19。CD19 & CD22 双特异性 CAR-T 细胞能够识别 CD19 或 CD22，具有单靶点 CAR-T 所不具备的优势，可降低靶点丢失的可能性。该结构经过优化，以增强治疗 B 细胞来源血液肿瘤（至少 CD19 阳性或 CD22 阳性）的安全性。
【主题与分类】
主题标签：B-Cell Lymphoblastic Leukemia/Lymphoma。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06735495
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06735495
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症：B细胞淋巴细胞白血病/淋巴瘤。自2010年以来，CAR-T（嵌合抗原受体T细胞）疗法在肿瘤治疗中展现出良好效果，并在血液肿瘤中取得了积极的临床治疗效果。CD19与CD22双靶点CAR-T的结构设计包含4-1BB共刺激域及具有串联结构序列的抗原识别区，能够通过单一结构识别CD22或CD19。CD19与CD22双特异性CAR-T细胞能识别CD19或CD22，具备单靶点CAR-T所不具备的优势，降低了靶点丢失的可能性。该结构经过优化，增强了治疗B细胞源性血液肿瘤（至少CD19阳性或CD22阳性）的安全性。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
